两张4090撑8个AI代理，108万token每小时的账得拆开算

两张RTX 4090，同时跑8个Qwen3.8-27B会话，聚合生成吞吐300+ token/s。原推按这个速率乘3600秒，算出一小时108万token。

乘法没错。前提是这300+能稳稳撑住一小时。

先把配置摆出来：

• GPU：2 × NVIDIA RTX 4090
• 模型：Qwen3.8-27B-INT8-W8A16-MTP
• 推理引擎：vLLM
• 并发会话：8
• 上下文：128K tokens
• 聚合生成吞吐：300+ tok/s
• 理论小时产出：108万+ tokens

关键的一句藏在后面：300+是8个会话加起来的聚合吞吐，不是每个会话单独拿到300。每个agent分到多少，要看请求大小和服务器调度。这个区分不搞清楚，后面所有讨论都会跑偏。

vLLM在这里干的事，是把GPU资源切开分给多个请求，而不是把整张卡锁死给一个对话。连续批处理让不同会话的请求排进同一个批次，谁有token要生成就一起算。8个agent可以挂在同一个推理端点上，一个查资料，一个读文档，一个写代码，一个审代码，各干各的。

MTP，也就是多token预测，配合投机解码用。普通自回归生成是一个token接一个token往下滚，每个新token都依赖前一个。投机解码先让一个草稿机制往前猜几个token，主模型再批量验证，猜中的一起接受。省掉的是一部分串行开销。但加速幅度取决于主模型接受多少猜测，不同prompt、不同负载下不会是一个固定倍率。

INT8-W8A16说的是权重用8位精度，激活用16位。权重压低精度能省显存，同时比更低位宽保留更多数值信息。两张4090的24G显存，靠这个配置才装得下27B模型并留出并发空间。

128K上下文这个设置也得冷静看。配置里写了128K，不代表8个会话能同时把128K吃满还不掉速。KV cache吃的是显存，并发数、上下文长度、生成长度三者互相挤占。

关于成本，原推自己也没回避：拥有GPU不等于消除了成本。电费、硬件、维护、系统管理都还在。两张4090不是小数，机箱、电源、散热、电费单子一样跑不掉。

那这套东西的价值在哪。不在“省钱”两个字上。本地推理拿一台机器当共享端点，私有代码和文档不用每个请求都发到外部服务商。模型选哪个、怎么量化、怎么调度、数据怎么处理，操作权在机器主人手里。

把108万token当成一个可以稳定复现的产能指标，大概率要失望。把它当成一个信号，说明消费级显卡已经能撑起多agent并行工作的本地端点，这个方向值得看。